线性回归

线性回归实战（一）：房价预测数据集入库KingbaseES，表结构设计——别让“脏数据”毁掉你精心调优的模型大家好，我是那个总在模型上线前夜发现“面积字段有负值”、又在 KES 里追查一条异常样本血缘的老架构。今天不讲算法，也不谈梯度——我们回到 AI 工程最朴素也最关键的起点：

线性回归原理（二）：梯度下降算法，Java实现单变量/多变量拟合——当闭式解不够用时，我们如何“一步步逼近最优”大家好，我是那个总在训练日志里看 loss 曲线、又在国产服务器上调学习率的老架构。上一期我们手算了最小二乘法，一步到位求出最优参数。但现实是：当数据量大到百万级，或者模型复杂到非线性，闭式解要么算不动，要么根本不存在。

李昊哲小课

奶茶店销售额预测模型本项目实现了一个基于线性回归的销售额预测模型，用于预测奶茶店的销售额。模型使用销量、客单价、是否周末和是否促销作为特征变量，通过训练得到预测结果。

做科研的周师兄

【MATLAB 实战】栅格数据一元线性回归计算（NDVI 趋势分析）| 附完整可运行代码在生态遥感、地理空间分析领域，栅格数据的逐像元线性回归分析是高频需求（比如 NDVI 年际趋势、植被覆盖变化、气候因子时空演变等）。新手往往会卡在 “数据读取 - 矩阵重塑 - 回归计算 - 结果导出” 的全流程环节，甚至因变量命名、参数解读错误导致结果偏差。

zch不会敲代码

机器学习之线性回归简单案例（代码逐句解释）本项目适用于机器学习初学者用来了解机器学习模型工作的大致流程和基本原理十分合适。整体代码附在最后。想要完成一个深度学习模型训练的大致流程是一致的，分为数据准备，训练，验证和测试，而项目最终的目的是对模型的参数进行调整，最终得到一个最接近真实的参数，也就是最接近真实的模型。其中数据的处理是所有模型训练的难点和痛点，而今天我们只是为了了解机器学习的所以我们聚焦于训练工具的使用和实现，训练过程的探究和训练结果的验证。

第一章：线性回归& 逻辑回归目录一、回归问题二、线性回归的通俗解释三、线性回归的数学形式四、误差的引入五、误差的分布假设六、由误差到条件概率

爱喝可乐的老王

线性回归模型案例：广告投放效果预测Advertising 数据集: https://www.kaggle.com/datasets/tawfikelmetwally/advertising-dataset.

爱喝可乐的老王

机器学习监督学习模型--线性回归线性回归是机器学习中最基础、最常用的算法之一，核心作用是 “建模变量间的线性关系”，比如用广告投入预测销售额、用学习时长预测考试成绩。它原理简单、可解释性强，是解决回归类问题的 “入门首选”，工作中掌握这一章的核心内容，能应对 80% 的连续值预测场景。

过期的秋刀鱼！

机器学习-正则化线性回归如上图我们不需要对b进行正则化，w控制着特征的影响强度，W太大会容易让模型对训练数据过于敏感，造成过拟合，而B是偏置项，相当于对所有样本添加了一个固定值，，他的大小对模型的影响很小，不会导致过拟合额，他只影响模型的整体平移

QiZhang | UESTC

【豆包生成，写项目看】探寻最优学习路径：线性回归从框架补全到从零手写你想知道在面向大厂算法岗、提升工程能力的目标下，是从零手写线性回归代码，还是基于注释框架补全代码更合适——我会结合大厂算法岗的能力考察重点，给你最贴合目标的学习路径，两种方式都要用，但要分阶段、有侧重。

机器学习--矿物数据清洗（六种填充方法）指发现并纠正文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值，以确保数据的准确性和可靠性

【算法竞赛】队列和 queue《C语言：从基础到进阶》《编程工具的下载和使用》《C语言刷题》《算法竞赛从入门到获奖》《人工智能》《AI Agent》

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机器学习入门（七）线性回归，数学计算流程，含梯度下降，损失函数通过一到多个特征，对数据的值进行预测。我们使用一个可以手算的小数据集：数据表（n=5, p=4）：模型：

computersciencer

一文快速理解线性回归的过程做线性回归的过程如图1所示。图中的实线框表示必不可少的步骤，虚线框表示可选的步骤。首先要准备数据。通常准备数据先是要加载数据。数据的来源可以是文本文件、Excel文件、各种数据库。

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一文理解线性回归模型的评价指标线性回归模型常用的评价指标如表1所示。如果建立模型时使用的是同样的已知数据集，模型之间就可以互相比较。

翱翔的苍鹰

使用PyTorch实现线性回归的完整流程线性回归是机器学习中最基础的模型之一，用于预测连续值。以下代码使用PyTorch实现了一个完整的线性回归训练流程，分为数据准备、模型构建、训练优化和结果展示四个部分。

小鸡吃米…

机器学习中的简单线性回归摘要：简单线性回归是一种监督学习方法，用于分析单个自变量与因变量之间的线性关系。它通过最小化预测值与实际值之间的差异（如均方误差）来寻找最佳拟合直线。实现步骤包括：数据准备、拆分训练/测试集、模型训练、预测及评估（MSE、RMSE等指标）。Python示例使用薪资与工作经验数据，展示了数据预处理、模型构建、可视化结果等完整流程，最终通过回归线直观呈现变量间关系。该方法假设数据满足线性、同方差等条件，适用于预测分析场景。

机器学习&第二章线性回归线性回归的核心：用 “直线 / 平面（线性）” 去拟合数据，预测连续的数值（比如房价、销量）。你可以把它想象成 “找一条最贴合所有数据点的直线”。

机器学习之线性回归一元线性回归和多元线性回归均有解析解，三、梯度下降法多元线性回归的逆矩阵首先不一定存在，就是存在求逆也是非常大的计算量。此时可以考虑梯度下降法。

数据分析医学分析中线性回归、Cox回归、Logistic回归的定义和区别，原理和公式，适用场景线性回归、Cox回归、Logistic回归是三种常用的回归分析方法，核心区别在于因变量类型、适用场景、模型假设和输出结果，具体对比和细节如下：